Zur Seitennavigation oder mit Tastenkombination für den accesskey-Taste und Taste 1 
Zum Seiteninhalt oder mit Tastenkombination für den accesskey und Taste 2 

Foto: Matthias Friel

Modul: Advanced Applied Data Science B


Das hier aufgeführte Modul basiert auf in den Amtlichen Bekanntmachungen der Universität Potsdam veröffentlichten Studien- und Prüfungsordnungen.
Verbindliche Regelungswirkung haben nur die veröffentlichten Ordnungen.


INF-DSAM6B: Advanced Applied Data Science B Anzahl der Leistungspunkte (LP):
6 LP
Modulart (Pflicht- oder Wahlpflichtmodul): Abhängig vom Studiengang (siehe unten)
Inhalte und Qualifikationsziele des Moduls:

Inhalte

Das Modul vertieft mindestens ein Anwendungsfeld des Gebietes Data Science. Das Modul erläutert die spezifischen Datenanalyse-Problemstellungen und Performanz-Maße dieses Gebiets; es erklärt die in diesem Anwendungsgebiet verwendeten Modelle und deckt Herausforderungen für die Anwendung von Data-Science-Methoden auf. Studierende bearbeiten eine Forschungsfrage dieses Anwendungsgebietes und stellen ihre Arbeitsergebnisse vor.

 

Qualifikationsziele

Teilnehmer erwerben ein vertieftes Verständnis eines Anwendungsgebietes von Data-Science-Methoden. Studierende verfügen über die Fähigkeit, Probleme aus diesem Anwendungsgebiet des Data Science zu analysieren, auf Paradigmen des Fachgebietes Data Science abzubilden, Lösungen zu entwickeln, zu implementieren und die Qualität der Lösungen zu bestimmen. Sie können neue Ideen und Verfahren entwickeln, bei unvollständigen Informationen Alternativen abwägen und unter Berücksichtigung unterschiedlicher Bewertungsmaßstäbe bewerten. Sie können Arbeitsergebnisse vor einer Öffentlichkeit mit Hilfe geeigneter Präsentationsmedien vorstellen und verteidigen, verfügen über weiterentwickelte Erfahrungen in der Teamarbeit, insbesondere entsprechender Kommunikations- und Organisationsfähigkeiten.

Modul(teil)prüfungen (Anzahl, Form, Umfang, Arbeitsaufwand in LP):

Eine Prüfung der folgenden Form:

Klausur, 90 Minuten

Mündliche Prüfung, 30 Minuten

Portfolioprüfung, bestehend aus Seminarvortrag 20 Min., und dazu gehörender schriftl. Ausarbeitung (10-20 Seiten)

Selbstlernzeit (in Zeitstunden (h)): 120

Veranstaltungen
(Lehrformen)
Kontaktzeit
(in SWS)
Prüfungsnebenleistungen
(Anzahl, Form, Umfang)
Lehrveranstaltungsbegleitende Modul(teil)prüfung
(Anzahl, Form, Umfang)
Für den Abschluss des Moduls Für die Zulassung zur Modulprüfung
Vorlesung / Seminar / Übung / Projekt (Vorlesung oder Seminar oder Übung) 4 - - -

Häufigkeit des Angebots:

SoSe

Voraussetzung für die Teilnahme am Modul:

Empfohlen: INF-DS-C-4

Anbietende Lehreinheiten: Informatik  (20 %)

Geowissenschaften  (20 %)

Biologie/Biochemie  (20 %)

Mathematik  (20 %)

Wirtschaftswissenschaften  (20 %)

Zuordnung zu Studiengängen Modulart
Master of Science Data Science WiSe 2018/19 Wahlpflichtmodul